A Semantic Space is Worth 256 Language Descriptions: Make Stronger Segmentation Models with Descriptive Properties

📄 arXiv: 2312.13764v3 📥 PDF

作者: Junfei Xiao, Ziqi Zhou, Wenxuan Li, Shiyi Lan, Jieru Mei, Zhiding Yu, Alan Yuille, Yuyin Zhou, Cihang Xie

分类: cs.CV, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2023-12-21 (更新: 2024-08-15)

备注: Accepted to ECCV 2024. Code is available at https://github.com/lambert-x/ProLab

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ProLab以解决语义分割模型可解释性不足问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语义分割 可解释性 属性级标签 大型语言模型 常识知识 聚类分析 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的语义分割模型往往依赖于类别特定的注释，缺乏可解释性和灵活性。
  2. ProLab通过使用基于常识知识的描述性属性来监督分割模型，增强了模型的可解释性和性能。
  3. 在五个经典基准数据集上，ProLab显著提升了分割模型的表现，且在扩展训练步骤上表现出更好的可扩展性。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种新颖的方法ProLab，利用属性级标签空间创建强大的可解释性分割模型。ProLab不再仅依赖于特定类别的注释，而是使用基于常识知识的描述性属性来监督分割模型。该方法基于两个核心设计：首先，利用大型语言模型（LLMs）和精心设计的提示生成具有意义的类别描述；其次，提出描述嵌入模型以保持描述之间的语义相关性，并使用K-Means将其聚类为一组描述性属性。实验证明，该方法在多个经典基准上提升了分割模型的性能，并展现出更好的可扩展性和泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有语义分割模型在可解释性和灵活性方面的不足，传统方法依赖于类别特定的注释，限制了模型的适应性和泛化能力。

核心思路：ProLab的核心思路是利用大型语言模型生成具有常识知识的描述性属性，从而为分割模型提供更丰富的监督信息。这种设计使得模型能够理解和处理更广泛的类别。

技术框架：ProLab的整体架构包括两个主要模块：首先是描述生成模块，利用LLMs生成类别描述；其次是描述嵌入模块，通过K-Means聚类生成描述性属性。这些模块共同作用于分割模型的训练过程。

关键创新：ProLab的主要创新在于引入了属性级标签空间，利用描述性属性而非传统的类别标签进行监督。这一方法使得模型在处理未知类别时仍能保持良好的性能，显著区别于现有方法。

关键设计：在描述生成过程中，使用精心设计的提示以确保生成的描述具有结构化和语义相关性；描述嵌入模型则采用了特定的损失函数以保持描述之间的语义一致性，确保聚类效果的有效性。

📊 实验亮点

在五个经典数据集（如ADE20K、COCO-Stuff等）上的实验结果显示，ProLab显著提升了分割模型的性能，尤其在扩展训练步骤上表现出更好的可扩展性，相较于传统的类别级监督，性能提升幅度达到XX%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、医学影像分析和智能监控等场景，能够提高模型在复杂环境中的表现和适应性。未来，ProLab的可解释性和灵活性将推动更多领域的智能应用，提升人机交互的效率和准确性。

📄 摘要（原文）

This paper introduces ProLab, a novel approach using property-level label space for creating strong interpretable segmentation models. Instead of relying solely on category-specific annotations, ProLab uses descriptive properties grounded in common sense knowledge for supervising segmentation models. It is based on two core designs. First, we employ Large Language Models (LLMs) and carefully crafted prompts to generate descriptions of all involved categories that carry meaningful common sense knowledge and follow a structured format. Second, we introduce a description embedding model preserving semantic correlation across descriptions and then cluster them into a set of descriptive properties (e.g., 256) using K-Means. These properties are based on interpretable common sense knowledge consistent with theories of human recognition. We empirically show that our approach makes segmentation models perform stronger on five classic benchmarks (e.g., ADE20K, COCO-Stuff, Pascal Context, Cityscapes, and BDD). Our method also shows better scalability with extended training steps than category-level supervision. Our interpretable segmentation framework also emerges with the generalization ability to segment out-of-domain or unknown categories using only in-domain descriptive properties. Code is available at https://github.com/lambert-x/ProLab.